تكتسب بعض البيئات سمعة معينة. عندما تلقينا الرسومات والصور الخاصة بنفق الصرف الصحي في سويسرا، أدركنا بالضبط سبب اتصال العميل بنا — فقد سبق أن حاولت عدة حلول رائدة SLAM تنفيذ هذا المشروع، لكنها باءت بالفشل.
نفق تحت الأرض يبلغ طوله 1.48 كيلومتر، ويبلغ قطره حوالي 3 أمتار، ومبطّن بالخرسانة، ويمر عبره أنبوب صرف صحي فولاذي يمتد على طول القاع فوق ركائز خرسانية. ملامح قليلة، وهندسة متكررة، وإضاءة محدودة. إنه نوع البيئة التي تدفع بتكنولوجيا رسم الخرائط المتنقلة إلى أقصى حدودها.
من المعروف أن الأنفاق تشكل تحديًا كبيرًا SLAM. وكان هذا النفق على وجه الخصوص صعبًا للغاية: قواعد خرسانية كل خمسة إلى عشرة أمتار، وهياكل بنية تحتية أكبر كل خمسين مترًا، وقنوات أو أنابيب متفرقة كل مائة متر تقريبًا. وأضفت التكوينات الملحية على الجدران — حيث تسربت المياه الجوفية عبر الخرسانة وتبلورت — بعض التنوع، لكن بشكل طفيف للغاية. كان كل شيء يبدو متشابهًا، وهذه هي المشكلة بالضبط.
تعمل SLAM التحديد المتزامن للموقع ورسم الخرائط — من خلال القراءة المستمرة للهندسة المحيطة بها لتحديد موقعها. وفي غياب ملامح مميزة كافية يمكن رصدها وإعادة التعرف عليها، يبدأ تحديد الموقع في التعثر وتتراكم الأخطاء. تخيل أنك موضوع داخل أنبوب فولاذي حيث يبدو كل شيء متطابقًا. حتى الإنسان سيفقد بسرعة إحساسه بمكانه. وتواجه الخوارزمية التحدي نفسه.
كان العميل قد استثمر بالفعل الوقت والمال في حلول بديلة، ولم تسفر أي منها عن نتائج قابلة للاستخدام. كان هناك انزلاق وانحراف في كل مرة.
كما كان لديهم متطلب محدد: عدم استخدام نقاط التحكم الأرضية. كانوا بحاجة إلى حل يمكنه إنتاج نتائج دقيقة دون الحاجة إلى نقاط التحكم الأرضية (GCPs) أو الإسناد الجغرافي — فقط الدخول والمسح والتسليم.
قاد أخصائي الميدان لدينا سيارته لمدة 12 ساعة للوصول إلى الموقع. وفي الليلة التي سبقت إجراء المسح، أرسل العميل صورًا لداخل النفق.
«قلت في نفسي: هذه البيئة لا تبدو SLAM»، يتذكر جيريمي سوفونيا. «اضطررت إلى البدء في التفكير في كيفية إدارة التوقعات».
ما لم يكن يعلمه بعد هو أن توقعات العميل كانت منخفضة بالفعل. بحلول الوقت الذي وصل فيه جيريمي إلى الموقع، كان العميل قد شهد ما يكفي من المحاولات الفاشلة ليفترض أن هذه المحاولة ستسير على نفس المنوال.
لم يكن هناك ما يضمن ألا تكون هذه الرحلة مضيعة للوقت — بل مجرد ثقة في التكنولوجيا ونهج منهجي للتعامل مع بيئة صعبة.
عندما تكون غير متأكد من SLAM تبدأ باستخدام الجهاز المحمول باليد. تمشي ببطء. وتدع المستشعر يقوم بما يجيده. وهذا بالضبط ما فعلناه. مشينا مسافة 1.48 كيلومتر كاملة في اتجاه واحد، ثم استدرنا، ومشينا عائدين — في مسح واحد متواصل، مستهلكين ما يقرب من الساعتين الكاملتين المتبقيتين من عمر البطارية.
كان المفتاح هو إدراك ما هو موجود بالفعل، ومنح الخوارزمية أفضل فرصة ممكنة للعمل عليه.
تعد الدقة هي العامل الأهم في أي بيئة صعبة. فكلما زادت كثافة سحابة النقاط، زادت فرصة اكتشاف وتتبع المعالم الصغيرة الموجودة — مثل القواعد الخرسانية، وهياكل الأنابيب، والملمس الخافت للتكوينات الملحية على الجدران. والمشي ببطء يزيد من كثافة النقاط إلى أقصى حد. وحمل Hovermap ، بدلاً من تثبيته في حامل الظهر، سمح للمستشعر برؤية ما أمامي وما خلفي في آن واحد، وربط المعالم التي تم تجاوزها بالفعل بتلك التي لا تزال أمامي.
يشرح جيريمي قائلاً: «مهما كانت المعالم الموجودة في البيئة المحيطة، كنت أرغب في الحصول على أعلى دقة ممكنة لها. لذا مشيت ببطء، وحملت الجهاز بجانبي حتى يتمكن من الرؤية للأمام وللخلف، وحاولت ربط المعالم ببعضها البعض.»
كان العميل يسير بجانبه، يراقب تكوّن سحابة النقاط في الوقت الفعلي علىCommander Emesent Commander.
أظهرت المعالجة الأولية بعض الانحرافات — وهو أمر متوقع في نفق بهذا الطول الذي يفتقر إلى المعالم ويخلو من نقاط التحكم الأرضية (GCPs) التي تعمل كدعامات. وبعد إجراء بعض التعديلات على إعدادات المعالجة، تبلورت سحابة النقاط بشكل واضح.
استغرق العميل بضعة أيام لإكمال تقييمه الفني. وعندما عاد، كانت البيانات قد استوفت متطلبات الدقة التي فشلت كل المحاولات السابقة في بلوغها.
يقول جيريمي: «لم يصدق أنه عثر أخيرًا على جهاز قادر على إنجاز تلك المهمة».
وكما يقول جيريمي: «يمكننا أن نقول للناسSLAM Emesent SLAM الأفضل — لكن ذلك لا يحمل سوى وزن محدود. فمشاريع مثل هذه هي التي تتيح لنا توضيح السبب بالضبط. نحن نعرف المجالات التي واجه فيها منافسونا صعوبات، والمجالات التي نجحنا فيها بينما فشلوا هم».